CN110161396A - Igbt的基于热模型的健康评估 - Google Patents

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Abstract

公开了一种用于确定绝缘栅双极型晶体管(IGBT)模块处的故障的发生的设备和方法。IGBT模块和设备可以是电动车辆的一部分。传感器获取IGBT模块的热参数的测量值。处理器接收来自传感器的所测量出的热参数，并且运行IGBT模块的模型以确定IGBT模块在正常操作条件下的热参数。当所估计的热参数与所测量出的热参数之间的差值大于或等于所选阈值时，处理器提供警报信号以指示故障的发生。

Description

IGBT的基于热模型的健康评估
引言
本公开涉及一种用于车辆测试和维护的***和方法，并且具体涉及一种用于确定在车辆的操作中使用的绝缘栅双极型晶体管(IGBT)结的健康或者状况的方法。
电动车辆使用绝缘栅双极型晶体管(IGBT)结以将来自电池的直流(DC)功率转换为交流(AC)功率，该交流(AC)功率进入电动机并且通过传动模块驱动车轮。IGBT结会由于电气和环境负载所引起的热机械应力而退化，这会引起材料的逐渐恶化。如果未被检测到，则轻微故障和裂缝可能会导致IGBT结的失效。相应地，令人期望的是提供一种用于识别IGBT结的健康或者状况以维护车辆的操作的方法。
发明内容
在一个示例性实施例中，公开了一种用于确定绝缘栅双极型晶体管(IGBT)模块处的故障的发生的方法。该方法包括：在处理器上操作IGBT模块的模型以估计IGBT模块在正常操作条件下的热参数；经由传感器来测量IGBT模块的热参数；以及当所估计的热参数与所测量出的热参数之间的差值大于所选阈值时，提供警报信号以指示故障的发生。
除了本文所描述的一个或多个特征之外，热参数是如下至少一个：IGBT结与散热器之间的热阻、二极管与IGBT结之间的热阻、散热器的热阻、以及热敏电阻的热阻。热参数是如下其中之一：热电容、热阻、以及IGBT模块的元件的热时间常数。从IGBT模块的模型获取的所估计的热参数用于确定所选阈值。
除了本文所描述的一个或多个特征之外，方法包括：确定IGBT模块的剩余使用寿命。确定剩余使用寿命包括：获取与在多个平均温度和温度摆动下的功率循环的总和有关的有效数量的功率循环。将估计技术应用至IGBT模块的模型以估计功率循环的平均温度和温度摆动。
在另一示例性实施例中，公开了一种用于评估绝缘栅双极型晶体管(IGBT)模块的状况的设备。该设备包括传感器和处理器，该传感器配置为获取IGBT模块的热参数的测量值。处理器配置为：接收来自传感器的所测量出的热参数，运行IGBT模块的模型以确定IGBT模块在正常操作条件下的热参数，以及当所估计的热参数与所测量出的热参数之间的差值大于或等于所选阈值时，提供警报信号以指示故障的发生。
除了本文所描述的一个或多个特征之外，热参数是如下至少一个：IGBT结与散热器之间的热阻、二极管与IGBT结之间的热阻、散热器的热阻、以及热敏电阻的热阻。热参数是如下其中之一：热电容、热阻、以及IGBT模块的元件的热时间常数。处理器由通过运行IGBT模块的模型所获取的所估计的热参数来确定所选阈值。
除了本文所描述的一个或多个特征之外，处理器进一步配置为：确定IGBT结的剩余使用寿命。剩余使用寿命包括：与在多个平均温度和温度摆动下的功率循环的总和有关的有效数量的功率循环。处理器进一步配置为：将估计技术应用至IGBT模块的模型以估计功率循环的平均温度和温度摆动。
在仍另一示例性实施例中，公开了一种车辆。该车辆包括：IGBT模块、配置为获取IGBT模块的热参数的测量值的传感器、以及处理器。处理器配置为：接收来自传感器的所测量出的热参数，运行IGBT模块的模型以确定IGBT模块在正常操作条件下的热参数，以及当所估计的热参数与所测量出的热参数之间的差值大于或等于所选阈值时，提供警报信号以指示故障的发生。
除了本文所描述的一个或多个特征之外，热参数是如下至少一个：IGBT结与散热器之间的热阻、二极管与IGBT结之间的热阻、散热器的热阻、以及热敏电阻的热阻。热参数是如下其中之一：热电容、热阻、以及IGBT模块的元件的热时间常数。处理器进一步配置为：由通过运行IGBT模块的模型所获取的所估计的热参数来确定所选阈值。
除了本文所描述的一个或多个特征之外，处理器进一步配置为：由与在多个平均温度和温度摆动下的功率循环的总和有关的有效数量的功率循环来确定IGBT结的剩余使用寿命。处理器进一步配置为：将估计技术应用至IGBT模块的模型以估计功率循环的平均温度和温度摆动。
当结合附图来看如下详细描述时，本公开的上述特征和优点、以及其他特征和优点容易显而易见。
附图说明
其他特征、优点和细节仅仅通过示例的方式出现在如下详细描述中，详细描述参照附图，在附图中：
图1示出了车辆(诸如电动车辆)的电气***的示意图；
图2示出了IGBT模块的图示性热模型，该图示性热模型是IGBT模块的各个元件的热响应的模型；
图3示出了流程图，该流程图图示了用于运行图2中示出的IGBT模块的模型的方法；
图4示出了两个曲线图，这两个曲线图示出了IGBT结的图示性加热曲线；
图5示出了流程图，该流程图图示了用于使用图2的模型来确定IGBT模块的故障状况的方法；
图6A示出了IGBT结与散热器之间的热阻的绘图；
图6B示出了与在图6A中示出的热阻的绘图有关的结温度的时序图；
图6C示出了散热器的热阻的绘图；
图6D示出了与如在图6C中示出的散热器的热阻的绘图有关的结温度的时序图；
图7示出了图示有效功率循环的曲线图；
图8示出了图示一组功率循环能力曲线的曲线图；
图9示出了流程图，该流程图图示了用于确定IGBT模块的剩余使用寿命的方法；
图10示出了表明本文所公开的方法是如何预测IGBT模块的RUL的模拟结果；以及
图11示出了流程图，该流程图图示了用于基于IGBT结的剩余使用寿命来提供警告或者警报的方法。
具体实施方式
如下描述在性质上仅仅是示例性的并且不意在限制本公开、其应用或者使用。应理解，在附图中，对应的附图标号表示相似的或者对应的部件和特征。
根据示例性实施例，图1示出了车辆(诸如，电动车辆140)的电气***的示意图100。图100包括电池102，电池102给功率变换器模块104供应直流(DC)电力。功率变换器模块104然后给车辆的电动机106提供交流(AC)电力。在一个实施例中，功率变换器模块104为电动机106提供三相交流电。
功率变换器模块104包括绝缘栅双极型晶体管(IGBT)模块108，绝缘栅双极型晶体管(IGBT)模块108用于将直流(DC)功率转换为用于车辆的电气部件的交流(AC)功率。IGBT模块108包括IGBT结110、基底112以及基板114。IGBT结110被安装在基底112上并且基底112被安装在基板114上。IGBT模块108通过使IGBT模块108的基板114安装且热耦合至散热器118来耦合至散热器118，其中，一层热油脂116被放置在基板114与散热器118之间。因此，来自IGBT结110的热量通过基底112、基板114、热油脂116以及散热器118被传导远离IGBT结110。续流二极管120也附接至基底112。当IGBT模块108被关闭时，续流二极管120用于在相反方向上传导电流。同样，耦合至IGBT结110的热敏电阻122测量IGBT结110的温度。
导致IGBT模块108失效的典型退化机制包括焊点和接合线的逐渐疲劳(该逐渐疲劳的形式为断裂、破裂、以及线脱离(lift-off))以及热油脂位移。随着IGBT模块108退化，IGBT结110与基板114之间的热阻会增加，这会导致热量积聚在IGBT模块108和/或IGBT结110中。同样，热油脂116的逐渐位移会使得热量不均匀地分布在散热器118的表面上，因而扰乱基板114与散热器118之间的热传递。
在一个实施例中，IGBT模块108的模型用于估计IGBT模块108的热特性。可以通过将IGBT模块108的所测量出的热特性与从模型获取的热特性的估计值作比较来预测IGBT模块108的失效。当所测量出的热特性与所估计的热特性之间的差值超过所选阈值时，可以发送警告信号、警报信号或者其他指示以对IGBT模块108进行更换或者维护。
各个传感器用于测量来自IGBT模块的各个位置的电气参数和温度参数，包括散热器温度Th、环境温度Ta、结温度Tj等、以及定子电压、电流电压、IGBT功率、二极管功率等。这些参数用在IGBT模块108的模型内，以便估计或者预测IGBT模块108的能够用于故障诊断的热参数以及/或者确定IGBT模块108的剩余使用寿命(RUL)。
处理器130接收来自传感器128的参数并且操作本文所讨论的模型以便诊断故障或者确定RUL。当诊断到故障时或者当RUL低于所选阈值时，可以将警告信号或者警报信号从处理器130发送至警告装置132。警告装置132可以是显示器、灯、以及LED，以及被发送至云、服务人员、设计工程师等的音频信号、数字信号。
图2示出了IGBT模块108的图示性热模型200，该图示性热模型200用于构造IGBT模块108的各个元件的热响应的模型。热模型200呈电路图的形式，该电路图包括各个RC电路，这些RC电路描述通过IGBT模块108的元件的热流。每个RC电路与IGBT模块108的元件(诸如，IGBT模块108、散热器116、热敏电阻122等)相对应并且表示该元件的热响应。尤其，第n个元件的热响应时间常数是由τn给定并且等于热阻与热电容的乘积(即，τn＝RnCn)。
电路208与IGBT模块108相对应并且描述通过IGBT模块108的热流。电路208包括IGBT温度项Ttt和二极管温度项Ttd，IGBT温度项Ttt表示IGBT结110的由于其上的功率损耗而产生的温度，二极管温度项Ttd表示二极管120的由于其上的功率损耗而引起的温度。在电路210中详细地示出了IGBT温度项Ttt。在电路220中详细地示出了二极管温度项Ttd。
电路210表示IGBT结110与散热器118之间的热流。电路210包括功率输入项Pigbt，功率输入项Pigbt表示在IGBT结110处输入到IGBT模块108中的功率。IGBT结110由电阻Rtt和电容Ctt表示。电路210的热响应时间常数是由τtt＝RttCtt来给定。相似地，电路220表示二极管120与IGBT结110之间的热流并且包括功率输入项Pdiode，功率输入项Pdiode表示在二极管120处输入到IGBT模块108中的功率。二极管120由电阻Rtd和电容Ctd表示。二极管电路220的热响应时间常数是由τtd＝RtdCtd来给定。
散热器电路218表示散热器118处的热损耗。散热器电路218包括被标记为Th的节点和被标记为Ta的节点，节点Th表示散热器118的温度，节点Ta表示环境温度或者IGBT模块108周围的区域的温度。散热器118处的内部散热由电阻Rh和电容Ch表示。散热器电路218的热响应时间常数是由τh＝RhCh来给定。电路222表示热敏电阻122处的热损耗。电路222包括被标记为Tj的节点和被标记为Tm的节点，节点Tj表示IGBT结110的温度，节点Tm表示热敏电阻122的温度。热敏电阻122处的内部散热由电阻Rm和电容Cm表示。热敏电阻电路222的热响应时间常数是由τh＝RhCh来给定。
图2中的热模型的动力学是根据如下以状态空间形式表达的微分方程来进行表达：
其中，x是由如下来给定：
并且y＝Tm-Ta限定状态空间模型的输出并且包括热敏电阻温度Tm与环境温度Ta之间的差值。A、B和C是在方程式(4)至(6)中详细地示出的矩阵。
C＝[1 1 1 -1] 方程式(6)
方程式(1)的模型的输入是向量：
其中，Pigbt是IGBT结110上的功率损耗并且Pdiode是二极管120上的功率损耗。
在线性参数形式下，可以将状态空间模型重写为：
其中，θ＝[a3,a2,a1,a0,b3,b2,b1,b0]T是从方程式(1)至(2)中的模型的转移函数获取的参数的向量，该转移函数由T(s)表示并且由如下给定：
其中，I是4×4单位矩阵。z(t)和的拉普拉斯变换分别是由如下给定：
其中，Y(s)是y(t)的拉普拉斯变换，Uigbt(s)和Udiode(s)分别是Pigbt和Pdiode的拉普拉斯变换，并且Λ(s)是四阶低通滤波器。计算方程式(8)会得到新输出z(t)和新输入
递归最小二乘法(RLSE)用于估计模型的热参数，即，项A和B。方程式(11)和(12)提供RLSE的参数：
其中，表示θ的估值，P是协方差矩阵，β>0是被选择用于确保指数收敛的设计参数，并且en是由方程式(13)和(14)给定的标准化估计误差：
运行RLSE会提供状态参数的估值在通过几次迭代来执行RLSE时，估值收敛于实际值θ。
图3示出了流程图300，流程图300图示了用于运行图2中示出的IGBT模块108的模型的方法。在框302中，输入模型的输入信号。示例性输入信号包括Pigbt和Pdiode，在图2的电路210和220处示出了Pigbt和Pdiode。在框304中，在框302中指示的输入信号处运行实际IGBT模块108以便获取被提供作为状态空间参数(z)的实际热特性测量值。在框306中，将输入信号提供至模型(图2)以便获取状态空间参数的估值。状态空间参数z和所估计的状态空间参数被提供至框308。在框308处，确定状况空间参数与估计状态空间参数之间的误差参数。误差参数(即，en和m)被提供至框310。在框310处，使用RLSE来确定模型参数(即，矩阵A和B的参数)。方法然后返回至框306，在框306处，使用矩阵A和B的最新更新的值来获取状态空间参数的新估值框306、308和310形成递归循环，该递归循环允许模型参数在每次迭代的情况下收敛于IGBT模块108的实际参数。在框312处，使用在框310中确定出的参数来追踪IGBT模块108的参数以便评估IGBT模块108的健康或者确定其状况。
图4示出了具有用于IGBT结110的图示性加热曲线的两个曲线图402和412。曲线图402示出了在使电动机以1000转每分钟(rpm)的速度运行并且产生360牛顿米(Nm)的转矩之后来自IGBT结110的温度测量值404。曲线图402中还示出了使用图2的模型获取的预测温度406，该模型以1000rpm的速度和360Nm的转矩进行操作。预测温度406与温度测量值404良好地吻合。相似地，曲线图412示出了在使电动机以3000rpm的速度运行并且产生270Nm的转矩之后来自IGBT结110的温度测量值414。曲线图412中还示出了使用图2的模型获取的预测温度416，该模型以3000rpm的速度和270Nm的转矩进行操作。预测温度416与温度测量值414良好地吻合。
图5示出了流程图500，流程图500图示了用于使用图2的模型来确定IGBT模块108的故障状况的方法。在框502中，获取或者测量用于操作IGBT模块108的各个电气参数，诸如，定子电压、定子电流、DC(直流)链接电压等。在框504中，计算IGBT和二极管功率损耗(即，Pigbt和Pdiode)。在框506中，使用热敏电阻来获取热敏电阻温度测量值。
在框508中，处理器确定是否已经使IGBT模块***初始化。如果在框508处还未使模型初始化，则方法继续进行至框510。在框510处，运行递归最小二乘估计(RLSE)以获取标称热模型参数。然后，在框512中，由热参数来计算阈值。一旦已经计算出热参数，方法就返回至框502。
返回至框508，如果已经使模型初始化，则方法继续进行至框514。在框514处，在模型上运行RLSE以获取热模型参数。在框516处，作出关于IGBT热阻(Rtt)是否大于所确定的Rtt阈值的决定。如果IGBT热阻Rtt不大于Rtt阈值，则方法继续进行至决定框520。如果IGBT热阻Rtt大于Rtt阈值，则方法继续进行至框518，这时，发出指示IGBT结的退化的警告。方法然后从框518进行至框520。
在框520处，作出关于散热器热阻Rm是否大于Rm阈值的决定。如果散热器热阻Rm大于阈值，则在框522处发出警告或者警报以指示散热器冷却效率的降低。如果散热器热阻Rm小于Rm阈值，则方法从框520返回至框502。该过程像这样基于IGBT模块108的更新状况来连续地迭代。
图6A示出了IGBT结与散热器之间的热阻(Rtt)的绘图。该绘图沿着纵轴示出了热阻Rtt并且沿着横坐标示出了以秒计的时间。曲线602表示Rtt在IGBT模块108的正常操作期间的估计值。曲线604表示在IGBT模块108的故障状况期间的实际热阻。在大约50秒的时间处(由箭头605指示)，发生故障，该故障使得实际热阻从所估计的热阻Rtt偏离超过阈值的量，因而使得生成警告信号或者警报信号。对于热阻Rtt，已经将阈值设置为使实际Rtt与估计Rtt相比增加10％。
图6B示出了与在图6A中示出的热阻的绘图有关的结温度Tj对比时间的绘图。曲线606表示在正常操作期间的结温度，并且曲线608表示在故障操作期间(即，受到在图6A中的50秒处发生的故障的影响)的结温度。曲线606和608在操作的前50秒匹配良好。在大约50秒之后，表示正常操作的曲线606从表示故障操作的曲线608发生偏离。
图6C示出了散热器的热阻(Rh)的绘图。该绘图沿着纵轴示出了热阻Rh并且沿着横坐标示出了以秒计的时间。曲线612表示Rh在IGBT模块108的正常操作期间的估计值。曲线614表示散热器在IGBT模块108的故障操作期间的实际热阻。在大约20秒的时间处(箭头615)，发生故障，该故障使得散热器的实际热阻Rh从散热器的所估计的热阻Rh偏离超过阈值的量，该阈值被设置为约10％，因而使得生成警告信号或者警报信号。
图6D示出了与如在图6C中示出的散热器的热阻Rh的绘图有关的结温度Tj对比时间的绘图。曲线616表示散热器在正常操作期间的结温度，并且曲线618表示散热器在故障操作期间(即，受到在图6C中的20秒处(箭头615)发生的故障的影响)的结温度。曲线606和608在操作的前20秒匹配良好。然而，在大约20秒之后，表示正常操作的曲线606从表示故障操作的曲线608发生偏离。
本文所公开的模型也可以用于确定IGBT模块108的剩余使用寿命(RUL)。IGBT结110的健康受到IGBT结110内部的高温度水平和温度振荡的影响，该高温度水平和温度振荡通常是由IGBT结110中耗散的电功率引起(也称为功率循环)或者是由环境温度变化引起(也称为被动热循环)。IGBT结的RUL取决于IGBT结能够承受的功率循环的数量。
图7示出了图示有效功率循环的曲线图700。每个功率循环均是由于电力负载变化而发生。所选功率循环会产生周期性波形702，周期性波形702的特征在于峰到峰温度差或者温度摆动ΔTjm以及平均结温度Tjm。在图7中示出了第k个功率循环704并且其特征在于平均结温度Tjm(k)和温度摆动ΔT(k)。稳态功率循环在失效之前剩余的功率循环的数量遵从Coffin-Manson定律：
其中，玻尔兹曼常数kB＝1.380×10-23J/K，活化能Ea＝9.89×10-20J，并且参数A＝302500K-α且α＝-5.039。
图8示出了图示一组功率循环能力曲线的曲线图800。沿着横坐标示出了Log(ΔT)，并且沿着纵轴示出了log(N)。能力曲线802、804和806分别表示100℃、125℃和150℃的平均温度Tjm。每个能力曲线在被绘制为log(N)对比log(ΔT)时大致提供直线。如可以从方程式(15)或者从对图8的观测中观察到的，在高温度水平(例如，Tjm＞100℃)下的较大温度摆动(例如，ΔT＞40℃)可能会比在低温度水平下的较小摆动(例如，ΔT＜20℃)更快地缩短IGBT结的循环的剩余数量。
当确定剩余使用寿命时，可以使用卡尔曼滤波器或者其他合适的估计技术来估计结温度Tj。卡尔曼滤波器可以应用于方程式(1)至(3)，其中，在方程式(4)至(5)中确定矩阵A和B的项。在卡尔曼滤波器之前使用RLSE以便估计A和B的热模型参数。这些估计参数然后可以用于使用卡尔曼滤波器来估计IGBT结温度Tj。
一旦确定了A和B，就将卡尔曼滤波器应用于方程式(1)至(3)的模型以估计结温度。卡尔曼滤波器包括：由方程式(16)和(17)给定的时间更新：
以及由方程式(18)至(20)给定的测量更新：
其中，是x在时间步骤k处的估值，Kk是在时间步骤k处的卡尔曼增益，并且Pk是在时间步骤k处的协方差矩阵。Q和R是过程和测量噪声协方差矩阵，其被选择为常数。
估计IGBT结的RUL可以是基于平均结温度的估值来执行。一旦针对第k个功率循环获取了状态变量就能够计算温度摆动的估值、以及该功率循环的平均结温度估值
由于电力负载的正常波动，所以每个循环的温度摆动和平均温度是高度变化参数。方程式(21)计算当温度摆动和平均温度存在波动时失效前的有效数量的功率循环：
其中，logNe(n)表示针对每个功率循环k在所估计的温度摆动和平均温度下评估出的的平均值，并且n是已经发生的功率循环的数量。因此，在IGBT模块失效之前剩余的功率循环的数量等于Ne(n)-n，其可以被转换为预期或者预测负载在失效前的实际剩余时间(RUL)，这可能与车辆驾驶员的驾驶方式有关。
图9示出了流程图900，流程图900图示了用于确定IGBT模块的剩余使用寿命的方法。在框902中，将输入信号呈现给模型。输入信号可以是Pigbt和Pdiode功率损耗等。在框904中，使模型运行，包括方程式(1)至(7)。在框906中，在模型上操作RLSE以获取矩阵A和B的参数，使用方程式(8)至(14)。在框908中，应用卡尔曼滤波器(方程式(16)至(20))或者其他估计技术以便确定功率循环中的平均温度和温度摆动。在框910中，针对由卡尔曼滤波器和方程式(21)确定出的平均温度和温度摆动来预测RUL。
图10示出了表明本文所公开的方法是如何预测IGBT模块的RUL的模拟结果1000。该模拟示出了在IGBT结的操作期间随着时间的推移的IGBT结温度。在由箭头1002指示的时间处发生故障。该故障是IGBT基底与基板的界面处的焊接疲劳。RLSE的应用使得所估计的温度1004背离实际温度1006。在由箭头1010指示的时间处应用卡尔曼滤波器。
应用卡尔曼滤波器会使得结温度的估值收敛于实际值Tj，如在图10中示出的。估值用于计算结温度摆动和平均结温度以及计数已经发生的功率循环的数量，因而允许计算剩余功率循环的数量。
图11示出了流程图1100，流程图1100图示了用于基于IGBT结的剩余使用寿命来提供警告或者警报的方法。在框1101中，收集或者测量IGBT结的电气参数。这些电气参数包括但不限于定子电压、电子电流、DC(直流)链接电压等。在框1103中，计算IGBT结功率损耗和二极管功率损耗。在框1105中，获取热敏电阻温度测量值。在框1107中，在IGBT模块的模型上执行递归最小二乘估计(RLSE)以确定矩阵A和B。在框1109中，运行卡尔曼滤波器以便估计IGBT结温度和温度摆动。
在框1111中，作出关于结温度摆动是否大于所选温度阈值的决定。如果温度摆动小于或等于温度阈值，则方法返回至框1101。然而，如果温度摆动大于温度阈值，则方法继续进行至框1113。在框1113中，使已完成的功率循环的数量增加一。在框1115中，例如，使用方程式(21)来计算功率循环的剩余数量(即，Ne)。在框1117中，作出关于功率循环的剩余数量是否小于计数阈值的决定。如果功率循环的剩余数量大于或等于计数阈值，则方法返回至框1101。然而，如果功率循环的剩余数量小于计数阈值，则方法继续进行至框1119。在框1119处，发出IGBT退化警告或者警报。
尽管已经参照示例性实施例对上述公开进行了描述，但本领域的技术人员将理解，在不背离本公开的范围的情况下，可以对其元件作出各种改变并且可以用等效物来取代。此外，在不背离本公开的基本范围的情况下，可以作出许多修改以便使特定情况或者材料适应于本公开的教导。因此，本公开并不意在限制于所公开的特定实施例，而是将包括落在其范围内的所有实施例。

Claims (10)

1.一种用于确定绝缘栅双极型晶体管(IGBT)模块处的故障的发生的方法，所述方法包括：
在处理器上操作所述IGBT模块的模型以估计所述IGBT模块在正常操作条件下的热参数；
经由传感器来测量所述IGBT模块的热参数；以及
当所估计的热参数与所测量出的热参数之间的差值大于所选阈值时，提供警报信号以指示所述故障的所述发生。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述热参数是如下其中之一：(i)热电容；(ii)热阻；以及(iii)所述IGBT模块的元件的热时间常数。
3.根据权利要求1所述的方法，所述方法进一步包括：由从所述IGBT模块的所述模型获取的所估计的热参数来确定所述所选阈值。
4.根据权利要求1所述的方法，所述方法进一步包括：通过获取与在多个平均温度和温度摆动下的功率循环的总和有关的有效数量的功率循环来确定剩余使用寿命。
5.根据权利要求4所述的方法，所述方法进一步包括：将估计技术应用至所述IGBT模块的所述模型以估计所述功率循环的所述平均温度和温度摆动。
6.一种用于评估绝缘栅双极型晶体管(IGBT)模块的状况的设备，所述设备包括：
传感器，所述传感器配置为获取所述IGBT模块的热参数的测量值；以及
处理器，所述处理器配置为：
接收来自所述传感器的所测量出的热参数，
运行所述IGBT模块的模型以确定所述IGBT模块在正常操作条件下的热参数，以及
当所估计的热参数与所测量出的热参数之间的差值大于或等于所选阈值时，提供警报信号以指示所述故障的所述发生。
7.根据权利要求6所述的设备，其中，所述热参数是如下其中之一：(i)热电容；(ii)热阻；以及(iii)所述IGBT模块的元件的热时间常数。
8.根据权利要求6所述的设备，其中，所述处理器进一步配置为：由通过运行所述IGBT模块的所述模型所获取的所估计的热参数来确定所述所选阈值。
9.根据权利要求6所述的设备，其中，所述处理器进一步配置为：由与在多个平均温度和温度摆动下的功率循环的总和有关的有效数量的功率循环来确定IGBT结的剩余使用寿命。
10.根据权利要求9所述的设备，其中，所述处理器进一步配置为：将估计技术应用至所述IGBT模块的所述模型以估计所述功率循环的所述平均温度和温度摆动。
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